在线教育网站（Coursera、网易云课堂、腾讯课堂等）有哪些值得推荐的 Python 课程？
想提升Python技能，市面上的在线教育平台确实提供了海量的选择，让人眼花缭乱。从零基础入门到深入特定领域，比如数据科学、Web开发，甚至是人工智能，总能找到合适的课程。以下是我个人在 Coursera、网易云课堂和腾讯课堂上体验过或口碑极佳的几门Python课程，我会尽量讲得细致些，帮你理清思路。
Coursera：体系化学习的优秀选择
Coursera 的优势在于其课程通常由世界顶尖大学或知名企业推出，内容严谨，体系完整，更适合想要系统性打牢基础的学习者。
1. Python for Everybody Specialization (密歇根大学)
课程亮点：
零基础友好度： 这是我个人非常推荐的入门系列。它从最最基础的概念讲起，比如计算机是如何工作的，然后逐步过渡到Python的语法、数据结构、函数、条件语句、循环等等。完全不需要你有任何编程背景。
实战导向： 课程不仅仅讲解理论，更注重通过大量的编程练习来巩固知识。每节课后都会有小测验和编程作业，还有期中和期末项目，让你能实际应用学到的东西。
学习路径清晰： 这是一整个“专项课程”（Specialization），包含好几门子课程，从Python基础到使用Python处理文件、网络数据，再到数据库交互，层层递进。学完整个专项，对Python的掌握程度会非常扎实。
社区支持： Coursera 的论坛活跃，遇到问题时可以在上面提问，通常会有同学或助教帮忙解答。
适合人群： 编程小白、希望系统学习Python基础、对数据处理和网络数据分析感兴趣的学习者。
学习建议： 别怕作业量，坚持做下来，你会发现自己的编程能力有质的飞跃。如果预算允许，可以考虑开通Coursera Plus，这样可以无限制地学习专项课程，并获得证书。
2. IBM Data Science Professional Certificate (IBM)
课程亮点：
数据科学全栈： 如果你的目标是成为一名数据科学家，这个专项课程非常全面。它不仅仅讲Python，还包括了数据分析、数据可视化、机器学习、SQL、Excel等数据科学相关的方方面面。
Python在数据科学中的应用： 在这个专项课程中，Python被用作核心工具来讲解数据科学的各个环节。你会学到如何使用Pandas进行数据清洗和处理，Matplotlib和Seaborn进行数据可视化，Scikitlearn进行机器学习建模等。
实际案例： IBM 提供的课程通常会结合实际工作中的案例，让你了解这些技术是如何解决实际问题的。
适合人群： 希望从事数据分析、数据科学领域，并且想以Python为主要工具的学习者。
学习建议： 这个专项的周期会比较长，内容也比较深入。需要投入较多的时间和精力。可以先从 Coursera 的“Python for Everybody”系列打好基础，再来学习这个专项，会事半功倍。
网易云课堂：国内用户友好，内容接地气
网易云课堂的优势在于其课程更贴近国内市场需求，价格也相对亲民，有很多针对性强的实战课程。
1. Python 入门到精通（多位名师，比如：黑马程序员）
课程亮点：
内容丰富，覆盖面广： 这类课程通常会从Python基础讲起，然后会根据不同的讲师或版本，涉及Web开发（Django/Flask）、数据分析（Pandas/Numpy）、爬虫（Scrapy/Requests）、自动化办公、甚至部分爬虫和基础的机器学习。
实操性强： 国内的很多IT培训机构在网易云课堂上都有开设课程，这些课程的特点就是注重代码实操，通常会有大量的项目实践，比如从零搭建一个简单的Web应用，或者写一个爬虫抓取某个网站的数据。
价格优势： 相较于 Coursera 的一些专项课程，网易云课堂上的Python课程价格通常更低，或者经常有打折活动。
中文讲解： 语言障碍是很多国内学习者选择国内平台的重要原因，中文讲解更易于理解。
适合人群： 预算有限，希望快速掌握Python技能并应用到实际项目中的学习者，对国内IT技术栈感兴趣的。
学习建议： 购买前可以多看看课程的评价和目录，选择讲师风格和项目内容自己喜欢、并且评价比较好的课程。注意一下课程的更新时间，确保内容是比较新的。
2. Python全栈开发（Django/Flask 进阶）
课程亮点：
专注于Web开发： 如果你希望通过Python来开发网站或Web应用，网易云课堂上的全栈开发课程是非常不错的选择。它们通常会深入讲解Django或Flask这两个主流的Python Web框架。
项目驱动： 这些课程通常会带领你从零开始，完成一个完整的Web项目，比如一个博客系统、一个电商平台等等，让你在实践中理解框架的各个组件和工作流程。
部署与实战： 优质的课程还会涉及到数据库（MySQL/PostgreSQL）、前端知识（HTML/CSS/JavaScript）、服务器部署（Linux/Nginx/Gunicorn）等，让你具备独立开发和部署Web应用的能力。
适合人群： 对Web开发感兴趣，想成为全栈工程师，或者想用Python搭建自己网站的学习者。
学习建议： Web开发涉及的技术栈比较广，学习曲线相对陡峭。在学习框架之前，最好能对Python基础有一定了解。
腾讯课堂：选择多样，侧重实用技能
腾讯课堂同样汇聚了众多国内外的优质课程，其特点是内容分类细致，既有基础课程，也有很多针对特定技能提升的实用课程。
1. Python 数据分析与可视化（常有知名讲师，如：廖雪峰的Python教程延伸）
课程亮点：
专注数据领域： 很多课程会围绕Python在数据科学中的应用展开，重点讲解Pandas、NumPy、Matplotlib、Seaborn等库。
案例丰富： 课程中会使用各种真实数据集进行案例分析，比如金融数据、电商数据、社交媒体数据等，让你了解如何从数据中提取有价值的信息。
可视化能力提升： 很多课程会花费大量篇幅教授如何使用Python制作精美且富有洞察力的数据图表，这是数据分析师必备的技能。
适合人群： 希望进入数据分析领域，或者想提升数据处理和可视化能力的职场人士。
学习建议： 和网易云课堂类似，选择评价好、更新及时的课程。如果想更系统地学习，可以参考 Coursera 上的数据科学专项。
2. Python 爬虫开发实战
课程亮点：
聚焦爬虫技术： 如果你对抓取网络数据感兴趣，腾讯课堂上有很多专门讲解Python爬虫的课程，会涵盖Requests、BeautifulSoup、Scrapy等常用库。
从易到难： 好的爬虫课程会从简单的网页抓取开始，逐步深入到动态页面处理、Ajax请求、登录绕过、反爬策略应对等高级技巧。
项目实战： 通常会通过爬取一些公开的网站数据（如新闻、商品信息、招聘信息等）来展示爬虫的应用。
适合人群： 对信息收集、数据挖掘、自动化抓取感兴趣的学习者。
学习建议： 学习爬虫要注意遵守网站的 Robots.txt 协议，以及不要对服务器造成过大压力。同时，学习爬虫也需要一定的耐心和解决问题的能力，因为网站结构和反爬机制会不断变化。
总结与选择建议：
想系统打牢基础，追求学术严谨性： Coursera 的“Python for Everybody Specialization”是首选。如果你想进入数据科学领域，可以接着 Coursera 的 “IBM Data Science Professional Certificate”。
预算有限，希望快速上手实战项目，内容贴近国内市场： 网易云课堂 上的“Python入门到精通”系列，以及针对Web开发或数据分析的专项课程。
想提升特定实用技能，比如数据分析、爬虫，或者学习Web框架： 腾讯课堂 提供了非常丰富的选择，仔细甄别评价好的课程即可。
最后，还有一些通用的建议：
1. 看评价和试听： 无论哪个平台，购买前一定要多看看其他用户的评价，尤其是差评。如果平台提供试听，一定要去听几节课，感受讲师的风格和课程的质量。
2. 关注课程更新： Python 发展很快，选择近一年内有更新的课程，确保技术栈是比较新的。
3. 明确学习目标： 你是为了转行、提升工作效率，还是纯粹兴趣？目标不同，选择的课程侧重点也会不同。
4. 动手实践最重要： 观看课程只是第一步，最关键的是跟着代码敲一遍，遇到问题自己去查资料解决。很多课程都会提供代码仓库，务必下载下来运行。
5. 别贪多，选一门深入学： 市场上课程很多，但真正学好一门才是关键。与其同时报很多课，不如选择一门评价好的、体系完整的课程，扎实学下去。
希望这些信息能帮助你找到最适合你的Python学习之路！祝你学习愉快，进步神速！
Coursera：体系化学习的优秀选择
Coursera 的优势在于其课程通常由世界顶尖大学或知名企业推出，内容严谨，体系完整，更适合想要系统性打牢基础的学习者。
1. Python for Everybody Specialization (密歇根大学)
课程亮点：
零基础友好度： 这是我个人非常推荐的入门系列。它从最最基础的概念讲起，比如计算机是如何工作的，然后逐步过渡到Python的语法、数据结构、函数、条件语句、循环等等。完全不需要你有任何编程背景。
实战导向： 课程不仅仅讲解理论，更注重通过大量的编程练习来巩固知识。每节课后都会有小测验和编程作业，还有期中和期末项目，让你能实际应用学到的东西。
学习路径清晰： 这是一整个“专项课程”（Specialization），包含好几门子课程，从Python基础到使用Python处理文件、网络数据，再到数据库交互，层层递进。学完整个专项，对Python的掌握程度会非常扎实。
社区支持： Coursera 的论坛活跃，遇到问题时可以在上面提问，通常会有同学或助教帮忙解答。
适合人群： 编程小白、希望系统学习Python基础、对数据处理和网络数据分析感兴趣的学习者。
学习建议： 别怕作业量，坚持做下来，你会发现自己的编程能力有质的飞跃。如果预算允许，可以考虑开通Coursera Plus，这样可以无限制地学习专项课程，并获得证书。
2. IBM Data Science Professional Certificate (IBM)
课程亮点：
数据科学全栈： 如果你的目标是成为一名数据科学家，这个专项课程非常全面。它不仅仅讲Python，还包括了数据分析、数据可视化、机器学习、SQL、Excel等数据科学相关的方方面面。
Python在数据科学中的应用： 在这个专项课程中，Python被用作核心工具来讲解数据科学的各个环节。你会学到如何使用Pandas进行数据清洗和处理，Matplotlib和Seaborn进行数据可视化，Scikitlearn进行机器学习建模等。
实际案例： IBM 提供的课程通常会结合实际工作中的案例，让你了解这些技术是如何解决实际问题的。
适合人群： 希望从事数据分析、数据科学领域，并且想以Python为主要工具的学习者。
学习建议： 这个专项的周期会比较长，内容也比较深入。需要投入较多的时间和精力。可以先从 Coursera 的“Python for Everybody”系列打好基础，再来学习这个专项，会事半功倍。
网易云课堂：国内用户友好，内容接地气
网易云课堂的优势在于其课程更贴近国内市场需求，价格也相对亲民，有很多针对性强的实战课程。
1. Python 入门到精通（多位名师，比如：黑马程序员）
课程亮点：
内容丰富，覆盖面广： 这类课程通常会从Python基础讲起，然后会根据不同的讲师或版本，涉及Web开发（Django/Flask）、数据分析（Pandas/Numpy）、爬虫（Scrapy/Requests）、自动化办公、甚至部分爬虫和基础的机器学习。
实操性强： 国内的很多IT培训机构在网易云课堂上都有开设课程，这些课程的特点就是注重代码实操，通常会有大量的项目实践，比如从零搭建一个简单的Web应用，或者写一个爬虫抓取某个网站的数据。
价格优势： 相较于 Coursera 的一些专项课程，网易云课堂上的Python课程价格通常更低，或者经常有打折活动。
中文讲解： 语言障碍是很多国内学习者选择国内平台的重要原因，中文讲解更易于理解。
适合人群： 预算有限，希望快速掌握Python技能并应用到实际项目中的学习者，对国内IT技术栈感兴趣的。
学习建议： 购买前可以多看看课程的评价和目录，选择讲师风格和项目内容自己喜欢、并且评价比较好的课程。注意一下课程的更新时间，确保内容是比较新的。
2. Python全栈开发（Django/Flask 进阶）
课程亮点：
专注于Web开发： 如果你希望通过Python来开发网站或Web应用，网易云课堂上的全栈开发课程是非常不错的选择。它们通常会深入讲解Django或Flask这两个主流的Python Web框架。
项目驱动： 这些课程通常会带领你从零开始，完成一个完整的Web项目，比如一个博客系统、一个电商平台等等，让你在实践中理解框架的各个组件和工作流程。
部署与实战： 优质的课程还会涉及到数据库（MySQL/PostgreSQL）、前端知识（HTML/CSS/JavaScript）、服务器部署（Linux/Nginx/Gunicorn）等，让你具备独立开发和部署Web应用的能力。
适合人群： 对Web开发感兴趣，想成为全栈工程师，或者想用Python搭建自己网站的学习者。
学习建议： Web开发涉及的技术栈比较广，学习曲线相对陡峭。在学习框架之前，最好能对Python基础有一定了解。
腾讯课堂：选择多样，侧重实用技能
腾讯课堂同样汇聚了众多国内外的优质课程，其特点是内容分类细致，既有基础课程，也有很多针对特定技能提升的实用课程。
1. Python 数据分析与可视化（常有知名讲师，如：廖雪峰的Python教程延伸）
课程亮点：
专注数据领域： 很多课程会围绕Python在数据科学中的应用展开，重点讲解Pandas、NumPy、Matplotlib、Seaborn等库。
案例丰富： 课程中会使用各种真实数据集进行案例分析，比如金融数据、电商数据、社交媒体数据等，让你了解如何从数据中提取有价值的信息。
可视化能力提升： 很多课程会花费大量篇幅教授如何使用Python制作精美且富有洞察力的数据图表，这是数据分析师必备的技能。
适合人群： 希望进入数据分析领域，或者想提升数据处理和可视化能力的职场人士。
学习建议： 和网易云课堂类似，选择评价好、更新及时的课程。如果想更系统地学习，可以参考 Coursera 上的数据科学专项。
2. Python 爬虫开发实战
课程亮点：
聚焦爬虫技术： 如果你对抓取网络数据感兴趣，腾讯课堂上有很多专门讲解Python爬虫的课程，会涵盖Requests、BeautifulSoup、Scrapy等常用库。
从易到难： 好的爬虫课程会从简单的网页抓取开始，逐步深入到动态页面处理、Ajax请求、登录绕过、反爬策略应对等高级技巧。
项目实战： 通常会通过爬取一些公开的网站数据（如新闻、商品信息、招聘信息等）来展示爬虫的应用。
适合人群： 对信息收集、数据挖掘、自动化抓取感兴趣的学习者。
学习建议： 学习爬虫要注意遵守网站的 Robots.txt 协议，以及不要对服务器造成过大压力。同时，学习爬虫也需要一定的耐心和解决问题的能力，因为网站结构和反爬机制会不断变化。
总结与选择建议：
想系统打牢基础，追求学术严谨性： Coursera 的“Python for Everybody Specialization”是首选。如果你想进入数据科学领域，可以接着 Coursera 的 “IBM Data Science Professional Certificate”。
预算有限，希望快速上手实战项目，内容贴近国内市场： 网易云课堂 上的“Python入门到精通”系列，以及针对Web开发或数据分析的专项课程。
想提升特定实用技能，比如数据分析、爬虫，或者学习Web框架： 腾讯课堂 提供了非常丰富的选择，仔细甄别评价好的课程即可。
最后，还有一些通用的建议：
1. 看评价和试听： 无论哪个平台，购买前一定要多看看其他用户的评价，尤其是差评。如果平台提供试听，一定要去听几节课，感受讲师的风格和课程的质量。
2. 关注课程更新： Python 发展很快，选择近一年内有更新的课程，确保技术栈是比较新的。
3. 明确学习目标： 你是为了转行、提升工作效率，还是纯粹兴趣？目标不同，选择的课程侧重点也会不同。
4. 动手实践最重要： 观看课程只是第一步，最关键的是跟着代码敲一遍，遇到问题自己去查资料解决。很多课程都会提供代码仓库，务必下载下来运行。
5. 别贪多，选一门深入学： 市场上课程很多，但真正学好一门才是关键。与其同时报很多课，不如选择一门评价好的、体系完整的课程，扎实学下去。
希望这些信息能帮助你找到最适合你的Python学习之路！祝你学习愉快，进步神速！
网友意见
前两天正好给同学推了python的课程，正好回答下这道题。
同学在爱尔兰工作，厌倦了亚马逊的客服工作，业余时间又很多，就直接给他推了python的免费公开课，顺便练英语何乐而不为。
入门课
时间9周，每周14-16个小时
数据结构
7 周，每周2–4小时
5 周，每周9–10小时
数据可视化
5 周， 每周2-3小时
数据科学
10 周，每周8-10小时
机器学习
7周，每周20小时左右
类似的话题
-
想提升Python技能，市面上的在线教育平台确实提供了海量的选择，让人眼花缭乱。从零基础入门到深入特定领域，比如数据科学、Web开发，甚至是人工智能，总能找到合适的课程。以下是我个人在 Coursera、网易云课堂和腾讯课堂上体验过或口碑极佳的几门Python课程，我会尽量讲得细致些，帮你理清思路。............. -
满族在线网站及其自媒体账号的永久关闭，无疑是一个在中国民族政策、网络言论空间以及特定群体社群运作等多个维度上都值得深思的事件。要评价这件事，我们需要从几个层面去审视：一、 事件本身：突然与全面的关闭满族在线网站及其关联的自媒体账号，在相当长的一段时间内，是中国满族社群线上交流、信息传播乃至情感连接的.............
-
嘿，听说你大一下要学C++，但电脑上那个net4.0老是装不上，想找个在线的编程网站来练手，替代一下VS那种感觉？放心，这事儿太常见了，别担心，有很多好用的在线平台能帮你解决这个问题，而且操作起来其实挺方便的。咱们来好好聊聊这些网站，看看哪个最适合你。首先，你需要明白，在线编程网站和像VS（Visu.............
-
寻找古籍，犹如踏入历史的长河，而在线古籍查找网站，便是通往这长河彼岸的舟楫。想要寻得那些穿越时空的智慧与故事，离不开这些宝贵的数字宝库。如今，网络上汇聚了众多致力于古籍数字化与传播的平台，它们各有侧重，共同构筑了一幅丰富多彩的古籍图景。要说“比较全”，这本身就是一个相对的概念。古籍浩如烟海，涵盖了文.............
-
好的，明白了。我将为你介绍一些类似易百教程、W3Cschool和菜鸟教程这样，以实例为主、内容详实的在线编程学习网站。这些网站不仅提供理论知识，更注重通过实际的代码例子来帮助学习者理解概念，并动手实践。在众多的在线学习平台中，有几个佼佼者以其高质量的实例教程和全面的技术覆盖而脱颖而出。它们是程序员入.............
-
确实，找免费的国内大学教科书资源，特别是能做到“详细”且“无AI痕迹”的推荐，需要一些时间和精力去梳理。很多时候，这些资源并不是集中在一个“官方”的、完全免费的网站上，而是分散在不同的平台和形式中。下面我将尽可能详细地分享一些我自己摸索和使用过的一些途径，希望能帮到你。首先，要明确一点： “免费.............
-
.......
-
想找靠谱的电子元器件网站，还要正品保障？这问题问到点子上了！在电子爱好者、DIYer，甚至是专业工程师圈子里，这都是个绕不开的话题。确实，市面上渠道太多，鱼龙混杂，找准靠谱的供应商能省不少事，避免踩坑。我来给你详细说说，从几个维度来帮你剖析，希望能给你一些实实在在的建议。首先，我们需要明确“靠谱”和.............
-
米哈游至今没有涉足大型多人在线网游（MMORPG），这背后其实藏着不少可以说道道的地方。要理解这一点，咱们得从米哈游的基因和它走到今天的路径来聊聊。首先，咱们得看看米哈游是什么时候、怎么起来的。最早，米哈游是以高质量的二次元风格手游起家的。《崩坏学园2》、《崩坏3》这些早期作品，虽然也有多人互动的内.............
-
京东网银在线因违规将境内外汇转移境外，被国家外汇管理局罚款 2943 万元，这事儿可不是小事，它触及到了我国外汇管理的底线，也给其他支付机构敲响了警钟。咱们得好好捋一捋这件事，看看它到底是怎么发生的，又意味着什么。事情的起因：违规操作被盯上首先，这事儿的根本原因是京东网银在线在进行外汇业务操作时，没.............
-
网易云音乐要在12月2日挂牌上市了，这事儿可真够大。作为国内几大音乐平台里的一员，网易云音乐上市的消息一出来，立刻就搅动了整个在线音乐市场，大家都在议论这事儿会带来什么影响。首先，咱们得明白网易云音乐上市这事儿为啥这么受关注。 用户基数大，社区氛围浓： 网易云音乐最核心的竞争力，除了曲库，就是它.............
-
在日本年轻人的社交网络交流中，我们常常能观察到敬语的使用，即便是在大家普遍认为更加轻松自在的网络空间里。这并非偶然，而是深深根植于日本社会根深蒂固的“民族性社会规范”在数字时代的延伸和变异。要理解这一点，我们首先需要认识到，日本社会一直以来都极其重视人际关系的和谐以及对他人的尊重。这种尊重并非仅仅体.............
-
.......
-
在线教育平台上的“相见恨晚”课程，往往是因为它们以一种独特的方式打开了新的视野，或者以一种高效、深入浅出的方式解决了你长期以来对某个技术领域的困惑。对我而言，这样的课程通常具备以下几个特点： 解决了实际痛点，且提供的是“怎么做”的思维和方法，而非简单的“知道”知识。 老师的讲解深入浅出，逻辑.............
-
在线教育“大地震”：一次堪称行业生死转折点的史上最大裁员，我们该如何看待？近一年来，在线教育行业经历了一场前所未有的“寒冬”，而近期爆发的“史上最大裁员潮”更是将这场危机推向了顶点，堪称行业生死转折点。这不仅仅是一场简单的人事调整，它深刻地揭示了行业的泡沫破裂、模式困境以及未来发展方向的重塑。要理解.............
-
在线教育对教育公平的影响是一个复杂且备受争议的话题，它既可能带来促进教育公平的潜力，也可能加剧现有的不公平。要详细探讨这一点，我们需要从多个维度进行分析。一、 在线教育促进教育公平的潜力：1. 打破地理限制，实现资源共享： 优质教育资源的普及： 传统的教育资源分布极不均衡，优质的师资、.............
-
在线教育：当下图景与未来风向在线教育，这个曾经的“新生事物”，如今已然融入了我们生活的方方面面，尤其是在经历了一系列社会变迁后，其重要性更是被前所未有地放大。它不再仅仅是传统教育的补充，而是凭借其独特的优势，正在重塑着整个教育的生态系统。一、 现状剖析：百花齐放背后的挑战与机遇放眼当下，在线教育市场.............
-
在线教育股集体跳水，尤其是新东方近乎腰斩的跌幅，这可不是小事，背后透露出的信息量相当大，绝对是教育行业和资本市场都得高度重视的信号。首先，最直接的解释就是政策风险的彻底爆发。 之前关于“双减”政策的讨论已经持续了一段时间，但市场可能还抱着一丝幻想，觉得对在线教育的影响会是循序渐进的，或者某些细分领域.............
-
一个在线教育平台，要是决定向提供课程资源的老师们收取空间存储和流量费用，这招儿一出，那动静可就大了，影响可不是一点半点。首先，最直接的反应，可能就是老师们的“钱包”会开始咕咕叫。毕竟，大部分老师在平台上传课程，是抱着分享知识、扩大影响力的目的，很多时候并没有把额外的成本考虑进去。一旦平台开口收费，这.............
-
的确，在线教育在改变教育格局方面展现了巨大的潜力，但它并非是要完全颠覆或取代传统的线下教育，而是更有可能成为实体课堂的有益补充，共同塑造未来教育的模样。这种融合的模式，也就是我们常说的“在线混合式教学”，正蕴藏着广阔的商业前景。想象一下，一个由技术驱动的、更加个性化和灵活的学习体验。在线教育可以为真.............
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2025 tinynews.org All Rights Reserved. 百科问答小站 版权所有